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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京大恒普信醫(yī)療技術(shù)有限公司申請的專利眼底圖像處理的方法、裝置、電子設(shè)備和可讀存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114240774B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-13發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202111421388.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T5/90；該發(fā)明授權(quán)眼底圖像處理的方法、裝置、電子設(shè)備和可讀存儲介質(zhì)是由何彬;趙雷;唐軼;金蒙;李博超設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-11-26向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本眼底圖像處理的方法、裝置、電子設(shè)備和可讀存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，公開了眼底圖像處理的方法、裝置、電子設(shè)備和可讀存儲介質(zhì)，該方法包括獲取待處理眼底圖像；采用訓(xùn)練好的亮度增強(qiáng)模型，對待處理眼底圖像進(jìn)行亮度增強(qiáng)處理，獲得處理后的目標(biāo)眼底圖像；其中，亮度增強(qiáng)模型是基于對抗生成網(wǎng)絡(luò)以及圖像質(zhì)量損失函數(shù)訓(xùn)練獲得的。本申請實(shí)施例方法通過對抗生成網(wǎng)絡(luò)以及圖像質(zhì)量損失函數(shù)訓(xùn)練獲得亮度增強(qiáng)模型，能夠提高通過亮度增強(qiáng)模型獲得的眼底圖像的圖像質(zhì)量。

本發(fā)明授權(quán)眼底圖像處理的方法、裝置、電子設(shè)備和可讀存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種眼底圖像處理的方法，其特征在于，包括：獲取待處理眼底圖像；采用訓(xùn)練好的亮度增強(qiáng)模型，對所述待處理眼底圖像進(jìn)行亮度增強(qiáng)處理，獲得處理后的目標(biāo)眼底圖像；其中，所述亮度增強(qiáng)模型是基于圖像質(zhì)量損失函數(shù)對對抗生成網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練獲得的；在所述采用訓(xùn)練好的亮度增強(qiáng)模型，對所述待處理眼底圖像進(jìn)行亮度增強(qiáng)處理之前，所述方法還包括：獲取樣本眼底圖像集合；將所述樣本眼底圖像集合中的樣本眼底圖像輸入至所述對抗生成網(wǎng)絡(luò)中，獲得相應(yīng)的重構(gòu)樣本眼底圖像；利用目標(biāo)損失函數(shù)，確定所述樣本眼底圖像集合中的樣本眼底圖像與相應(yīng)的重構(gòu)樣本眼底圖像之間的總體損失值；根據(jù)所述總體損失值，對所述對抗生成網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，獲得訓(xùn)練好的亮度增強(qiáng)模型；所述獲取樣本眼底圖像集合，包括：獲取初始圖像集合，其中，所述初始圖像集合包括第一初始圖像集合和第二初始圖像集合，所述第一初始圖像集合包含至少一個第一初始圖像，所述第二初始圖像集合包含至少一個第二初始圖像；所述第一初始圖像集合中的各第一初始圖像的亮度值位于第一亮度值范圍，所述第二初始圖像集合中的各第二初始圖像的亮度值位于第二亮度值范圍，且所述第一亮度值范圍的最大亮度值小于所述第二亮度值范圍的最小亮度值；對所述第一初始圖像集合中的各第一初始圖像進(jìn)行剪裁黑邊、特征提取以及尺寸調(diào)整，獲得第一預(yù)處理初始圖像集合，其中，所述第一預(yù)處理初始圖像集合包含各第一初始圖像對應(yīng)的第一預(yù)處理初始圖像；對所述第二初始圖像集合中的各第二初始圖像進(jìn)行所述剪裁黑邊、特征提取以及尺寸調(diào)整，獲得第二預(yù)處理初始圖像集合，其中，所述第二預(yù)處理初始圖像集合包含各第二初始圖像對應(yīng)的第二預(yù)處理初始圖像；對所述第一預(yù)處理初始圖像集合中的至少一張第一預(yù)處理初始圖像進(jìn)行隨機(jī)裁切以及翻轉(zhuǎn)，獲得第一樣本眼底圖像集合，其中，所述第一樣本眼底圖像集合包含多個第一樣本眼底圖像；對所述第二預(yù)處理初始圖像集合中的至少一張第二預(yù)處理初始圖像進(jìn)行所述隨機(jī)裁切以及翻轉(zhuǎn)，獲得第二樣本眼底圖像集合，其中，所述第二樣本眼底圖像集合包含多個第二樣本眼底圖像；其中，所述第一樣本眼底圖像集合和所述第二樣本眼底圖像集合均為樣本眼底圖像集合，且所述多個第一樣本眼底圖像和所述多個第二樣本眼底圖像均為樣本眼底圖像；所述對抗生成網(wǎng)絡(luò)中包括第一生成器和第二生成器；所述將所述樣本眼底圖像集合中的樣本眼底圖像輸入至所述對抗生成網(wǎng)絡(luò)中，獲得相應(yīng)的重構(gòu)樣本眼底圖像，包括：將所述第一樣本眼底圖像集合中的第一樣本眼底圖像輸入至所述第一生成器中，獲得第一重構(gòu)亮圖；將所述第一重構(gòu)亮圖，輸入至所述第二生成器中，獲得第一重構(gòu)暗圖；將所述第二樣本眼底圖像集合中的第二樣本眼底圖像輸入至所述第二生成器中，獲得第二重構(gòu)暗圖；將所述第二重構(gòu)暗圖，輸入至所述第一生成器中，獲得第二重構(gòu)亮圖；其中，所述第一重構(gòu)暗圖和所述第二重構(gòu)亮圖均為重構(gòu)樣本眼底圖像；所述目標(biāo)損失函數(shù)包含對抗損失函數(shù)、循環(huán)一致性損失函數(shù)以及所述圖像質(zhì)量損失函數(shù)，所述對抗生成網(wǎng)絡(luò)中還包括第一判別器和第二判別器；所述利用目標(biāo)損失函數(shù)，確定所述樣本眼底圖像集合中的樣本眼底圖像與相應(yīng)的重構(gòu)樣本眼底圖像之間的總體損失值，包括：采用所述圖像質(zhì)量損失函數(shù)，確定所述第一樣本眼底圖像集合中的第一樣本眼底圖像與對應(yīng)的第一重構(gòu)暗圖之間的第一圖像質(zhì)量損失值；采用所述循環(huán)一致性損失函數(shù)，確定所述第一樣本眼底圖像集合中的第一樣本眼底圖像與對應(yīng)的第一重構(gòu)暗圖之間的第一循環(huán)損失值；采用所述第一判別器以及所述對抗損失函數(shù)，確定所述第一樣本眼底圖像集合中的第一樣本眼底圖像與所述第二重構(gòu)暗圖之間的第一判別值；采用所述圖像質(zhì)量損失函數(shù)，確定所述第二樣本眼底圖像集合中的第二樣本眼底圖像與對應(yīng)的第二重構(gòu)亮圖之間的第二圖像質(zhì)量損失值；采用所述循環(huán)一致性損失函數(shù)，確定所述第二樣本眼底圖像集合中的第二樣本眼底圖像與對應(yīng)的第二重構(gòu)亮圖之間的第二循環(huán)損失值；采用所述第二判別器以及所述對抗損失函數(shù)，確定所述第二樣本眼底圖像集合中的第二樣本眼底圖像與所述第一重構(gòu)亮圖之間的第二判別值；其中，總體損失值為所述第一圖像質(zhì)量損失值、所述第一循環(huán)損失值、所述一判別值、所述第二圖像質(zhì)量損失值、所述第二循環(huán)損失值以及所述第二判別值之和；所述目標(biāo)損失函數(shù)如公式1表征：LG,F,Dx，Dy＝LGANG，Dy，X,Y+LGANF,Dx，Y,X+λLcycG,F+LidentityG,F+LssimG,F1其中，LssimG,F＝1-|ssimX,FGX|+1-|ssimY,FGY|＝2-|ssimX,FGX|-|ssimY,FGY||G表示所述第一生成器，F(xiàn)表示所述第二生成器，Dx表示所述第一判別器，Dy表示所述第二判別器，X表示所述第一樣本眼底圖像，Y表示所述第二樣本眼底圖像，LG,F,Dx,Dy表示所述目標(biāo)損失函數(shù)，LGANG,Dy,X,Y表示所述第一生成器與所述第二判別器的對抗損失函數(shù)，LGANF,Dx,Y,X表示所述第二生成器與所述第一判別器的對抗損失函數(shù)，LcycG,F循環(huán)一致性損失函數(shù)，λ為循環(huán)一致性損失函數(shù)的系數(shù)，LidentityG,F表示所述第一生成器與所述第二生成器之間的近恒等損失函數(shù)，LssimG,F表示所述第一生成器與所述第二生成器之間的圖像質(zhì)量損失函數(shù)。

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